遥感影像在春尺蠖监测中的简单应用及探讨

王峰

摘要：在林业病虫害防治工作的实践过程中发现，通过谷歌历史地图下载相关林地特定时间段內的历史遥感影像，可以有效地用于监测以春尺蠖为典型代表的食叶害虫为害情况。通过几年的实践应用经验，总结了一套有效的方法，可用于春尺蠖发生情况的调查评估，可依据计算测定为害程度并对下一年度为害发生程度进行预测预报。归纳了把最新卫星遥感影像便捷高效地用于辅助飞机防治林业有害生物工作的方法，对遥感技术应用于林业有害生物防治相关工作作了简要的分析与展望。

关键词：遥感;林业病虫害;春尺蠖;监测预报

在从事林业病虫害的监测防治工作中，发现卫星历史地图可用于分析受春尺蠖为害林地的相关情况，总结了一种简单的数值化分析方法，可以用于春尺蠖的监测预报工作并经4年实际工作应用，得到较好的验证，能对春尺蠖的发生情况进行相应的监测预报。

1 监测春尺蠖发生情况的技术方法

1.1图像处理

用谷歌地图下载林地图片，使用Ps等图像处理软件，以最外侧树内缘线为界，框选出明显的林地外缘，选出林地，反选出非林地，对非林地填充数值为0的纯黑色。對图像做自动对比度处理或均一化处理，把图像模式调整为8位灰度格式后另有为非失真的BMP或TIFF格式，此时图像中林地中每一个像素点数字化为0-255的数值。结合实践可知，数值越大，像素点越浅，林地被病虫害为害的程度越重。

使用Image ProPlus 6软件打开林地灰度图，使用软件中的“测量”一“位图分析”工具得到图像中所有像素点的灰度数值，并复制到粘贴板后输出为Excel格式文件中。

1.2数据分析依据《LYT 1681-2006林业有害生物发生及成灾标准》及现场实地调查的历史数据，取相近时间段内典型未受害林地、轻度受害地块、中度受害区块、重度受害区块各5块的历史影像分别使用上述方法计算像素点平均值做为典型值，最后取各类地块平均灰度值中间数为分类边界阈值。

据此，对相应年度的春尺蠖为害盛期林地的地图进行测量分类，划分出受害程度，对下一年度的监测防治做出相应的预测和指导。选择历史地图时间点应尽量接近春尺蠖为害最严重时期，以尽可能减少误差。

对于单个地块可进一步分析其灰度值分布范围，对其内部不同受害程度进行分类统计。同时也可以直观地从卫星地图上观察其分布具体位置。根据所占百分比可计算其受害面积（表2）。

1.3成果应用情况

2016-2019年在春尺蠖危害盛期前均尝试使用本方法对相关林地进行监测调查，有效监测到即将发生的春尺蠖为害情况，提升了实地调查的针对性和准确性，较好地提升了监测工作的效率。如表3所示，从2015-2019年累计使用上述方法调查林地52块次，除2块经现场调查为荒弃果园外，其余50块次均能有效反映上年度受春尺蠖为害情况，总有效率为96.15%。地图计算受害率与实地踏查情况符合率为84.00%。

1.4方法优点分析

调查发现，对于中度和重度危害区块，此方法符合率较高。相对于人工踏查，本方法弥补了特定时间段内地面踏查可能存在疏漏，克服了地面踏查时没有遍历林地所有区域时发生漏查的情况发生。

卫星影像可以长久保存、随时核验。计算机网上巡图的方法节约人力成本，节省时间。历史地图免费使用，分辨率约0.3m，一些明显的林地危害及变化情况肉眼可观。

1.5存在问题与不足

卫星地图虽能有效地反映林地受害情况，但只能被动地接受历史地图中现有时间段点的遥感卫星图片，有的年份找不到相关地段为害盛期时间段内的影像。受云、雾或霾的影响，有些影像质量较差，严重影响分析质量，甚至根本无法使用。

图像处理的方法相对简单粗放，林间空地、林木阴影、道路、死树杂树、杂物等对灰度值的计算存在一定影响。此方法只简单使用了遥感影像中可见光波段信息，在为害发生中后期能较好地观察并分析为害情况，对于病虫害开始为害初期至为害盛期的发展变化尚不能敏感地反映出来。数据来源为谷歌历史地图，其通常数月甚至半年多后才更新相关区域地图，基本无法用于当年的林业有害生物监测和预报工作，只适用于当年的越冬基数调查和下一年度的监测及防治指导。

1.6对本技术方法的总结

研究所述方法，弥补了人工实地调查的不足，通过在计算机上简单分析卫星遥感影像，就能较好地调查林地受害情况。通过观察相关林地特定林业有害生物发生时期相关的卫星图像的变化，判断病虫害发生的情况、为害程度和范围，预测下一自然年度暴发成灾的可能，并以此为依据指导下一年度地面监测与防治工作。实地踏查是所有工作的基础，也是落实监测预报的根本方法和依托，应当继续深入扎实开展。

综合以上情况，可以认为此种方法能较好地作为参考方法对监测预报工作进行指导，可以作为传统现场踏查方法的有效补充。

2 卫星遥感地图在飞机防治林业有害生物中的简单应用

笔者在2016-2017年参加飞机防治工作期间，为飞防工作准备了相关卫星地图和技术资料，并在卫星图像上提前标示出作业区域和飞机折返点、高压线及明显的地面参照标志物。经2家公司的飞行员使用后反馈，认为最新的卫星遥感地图更新及时与现地情况符合得很好，能清楚直观地显示道路、林地等目标参照物，能明显标示出高压线等需要规避的危险目标。

与传统行政地图和普通地形图相比，高分辨率遥感地图能直观标示出目标作业林区。飞行员不需引航员指领，单人携带卫星图就可以依据简单GPS坐标指引，准确找到作业区域，可对重点危害区块准确喷洒。

经地面监测飞行路径显示，飞防区域覆盖率较往年有较好提高，减少寻找目标区域的时间，减少错误操作，配合保障了北京市林业保护站实施的精准施药等技术的应用，提升了飞防作业效率。在此后历年的大兴区飞防作业中本方法得到延续使用，发挥了良好的保障和配合作用。

3 遥感技术在林业工作中应用探讨

日常工作中仅使用了遥感影像可见光部分，技术层次低，有局限性。但此类方法仍有一定的实践成果，如在天津蓟州区就有运用卫星地图结合实地踏查的方法发现松材线虫造成的单株松树变色死亡的实例。

当前研究人员对于遥感技术在林业工作中的应用更多采用多光谱和高光谱进行分析研究。如黄铁成使用NDVI时间序列，分析春尺蠖在塔里木河流域发生时空变化规律;彭隆赞等指出红边波段叶绿素指数等可以在马尾松毛虫发生的早期就进行监测。

我国高分一号16m免费数据、高分二号可提供1m分辨率5天重访时间数据，高分六号有对植物健康非常重要的红边波段数据，可用于植物分类，与高分一号组网可提供更短的重访时间。公益项目可免费申请高分系列卫星的高分辨率数据。欧洲空间局哨兵二2号AB星座免费提供10m分辨率3-5天的重访数据。

北京市林业保护站运用无人机遥感技术开展松材线虫的调查项目。使用10cm成像精度在可见光、近红外等多波段运用多光谱和高光谱技术、激光雷达技术，结合数据挖掘、神经网络和深度学习技术，识别树种分析疑似病株，并使用旋翼飞机后期核查疑似病死株，大大提升了调查效率和准确率，取得了良好调查效果。

综上所述，随着遥感技术的不断发展，遥感信息的光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率均已经大大提升。遥感应用也从大范围大区域危害发生后的定性分析转向小班或更小级别地块多数据源、多时相、多植被指数的在危害发生过程中近实时的定量分析。

遥感技术的应用有了更广阔的前景。在今后的工作中，基层林业技术人员可以继续跟进遥感技术发展和应用趋势，通过学习找到先进遥感技术与林业有害生物防治实践工作的结合点，并结合购买社会化服务等方式开展具体应用，为林业有害生物防治工作等开拓新的思路。